基于领域本体的主题信息采集方法

发布时间：2018-12-18 13:52

【摘要】：基于关键词的向量空间模型是传统的专业搜索引擎中主题信息采集常用的方法,它通过考虑关键词的权重以及关键词在网页中出现的频率来采集相关的网页。而基于本体的主题信息采集方法,它反映的不再是简单的词条出现频率,而是强化了网页中词条间的语义关系,从而克服了使用传统向量空间时产生的多义词、同义词和单词依赖等现象。通过实验,比较了提出的方法与基于关键词方法的实验数据,进一步说明了方法的可行性。
[Abstract]:The vector space model based on keywords is a common method in traditional professional search engine. It collects related pages by considering the weight of keywords and the frequency of keywords appearing in web pages. However, the method of collecting subject information based on ontology not only reflects the frequency of the occurrence of words, but also strengthens the semantic relationship between the entries in the web pages, thus overcomes the polysemous words produced by the traditional vector space. Synonyms and word dependencies. The experimental data of the proposed method and the keyword based method are compared, and the feasibility of the method is further illustrated.
【作者单位】： 上海大学计算机工程与科学学院;
【基金】：上海市重点学科建设项目(J50103)
【分类号】：TP391.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2385944